データ分析とひとくちに言っても、会計データの予実管理なのか、
スモールデータの統計分析なのか、機械学習エンジニア領域なのかで、
意図するところが大きく変わってくる。
今回は専門的に、FP&Aの最前線という観点からみていこう。
（書籍の「応用知見パート」に関連している）
書籍において、RDB（リレーショナルデータベース）の話題や、データキューブ（専門的に言うとOLAP）に触れている。
これはFP&Aに関わる際の、IT技術の基礎であるためだ。
IT技術で言えば基礎だが、FP&Aで言えば応用論点に化けてしまう。
なぜこんなちぐはぐが起こるのか。
思うにこれは、
・FP&Aにとってはデータまわりの技術は「使うだけ」である
・データまわりの技術を担うIT技術者やITコンサルにとってはFP&Aは「制作代行だけ」である
というセクショナリズムがあるからだろう。
それどころか、現時点までの会計・財務分析・FP&Aの書籍で、
ERPやBIツールを実際にどう使うのかを書いたものが、私の知る限りではひとつもない。
それどころか、実際のFP&Aでどんな分析をするか、現場をありありと述べたものもほぼない。
（言わずもがな、統計学を使うものなどは論外である）
ここまで書いたことが事実であるため、それをありのまま認める以外に進歩はない。
現実解。
表面的な話に終始するのではなく、事実をありのまま認め、事実に則した現実解を出す必要がある。
実務とは、事実というデータを活用可能な形に貯め込んで使う分析だと信じているが、いかがだろうか。
ボックスコックスネット、遠藤武。